Model Context Protocol (MCP) server for semantic vector search and memory management using TxtAI
Этот сервер MCP предлагает функции семантического векторного поиска и управления памятью с мощным API, поддерживающим такие инструменты ИИ, как Claude и Cline AI. Он позволяет хранить, извлекать и организовывать текстовые воспоминания с использованием семантического поиска, с такими функциями, как постоянное хранение, организация по тегам и мониторинг состояния, построенный на мощном движке txtai.
Добавлено:
Создано:
Apr 22 2025
Model Context Protocol (MCP) server for semantic vector search and memory management using TxtAI
Этот сервер MCP предлагает функции семантического векторного поиска и управления памятью с мощным API, поддерживающим такие инструменты ИИ, как Claude и Cline AI. Он позволяет хранить, извлекать и организовывать текстовые воспоминания с использованием семантического поиска, с такими функциями, как постоянное хранение, организация по тегам и мониторинг состояния, построенный на мощном движке txtai.
Добавлено:
Created by:
Apr 22 2025
Roger Mendoza
Рекомендуемые
Что такое Model Context Protocol (MCP) server for semantic vector search and memory management using TxtAI?
Этот сервер реализует Протокол Контекста Модели (MCP) для усовершенствованного семантического поиска и управления текстовой памятью с помощью txtai. Он предлагает высокопроизводительный API для хранения, поиска и организации текстовых воспоминаний с такими возможностями, как нейронный поиск, классификация ноль-шот и поддержка нескольких языков. Разработанный для ИИ-помощников, таких как Claude и Cline AI, он обеспечивает эффективное управление контекстом, извлечение памяти, тегирование и мониторинг состояния. Его архитектура подходит для масштабируемых приложений, требующих надежного семантического поиска, постоянства и интеграции с ИИ-управляемыми поисковыми системами, что улучшает понимание контекста в разговорном ИИ.
Кто будет использовать Model Context Protocol (MCP) server for semantic vector search and memory management using TxtAI?
- Разработчики ИИ
- Поставщики решений ИИ для бизнеса
- Разработчики разговорного ИИ
- Научные учреждения, использующие ИИ
- Компании, внедряющие семантический поиск
Как использовать Model Context Protocol (MCP) server for semantic vector search and memory management using TxtAI?
- Шаг 1: Клонировать репозиторий с GitHub
- Шаг 2: Установить зависимости и настроить окружение
- Шаг 3: Настроить переменные окружения в файле .env
- Шаг 4: Выполнить скрипт start.sh для запуска сервера
- Шаг 5: Интегрироваться с Claude или Cline AI, обновив их конфигурации MCP
- Шаг 6: Использовать предоставленные конечные точки API или инструменты MCP для хранения, извлечения и управления памятью
Ключевые Особенности и Преимущества Model Context Protocol (MCP) server for semantic vector search and memory management using TxtAI
Основные функции
- Семантический поиск по хранящимся воспоминаниям
- Постоянное хранение с файловой поддержкой
- Организация и извлечение памяти на основе тегов
- Статистика памяти и мониторинг состояния
- Автоматическая сохранность данных
- Интеграция с Claude и Cline AI
- Настраиваемый CORS и ведение журналов
Преимущества
- Улучшенное понимание контекста для ИИ-приложений
- Надежное и масштабируемое управление памятью
- Легкая интеграция с популярными ИИ-инструментами
- Высокопроизводительный семантический поиск
- Гибкая организация и извлечение текстовых данных
Основные Сценарии Использования и Приложения Model Context Protocol (MCP) server for semantic vector search and memory management using TxtAI
- Управление контекстом для ИИ-помощников
- Базы знаний для чат-ботов
- Исследование по приложениям семантического поиска
- Организация корпоративной памяти
- ИИ-управляемые поисковые системы
Часто Задаваемые Вопросы о Model Context Protocol (MCP) server for semantic vector search and memory management using TxtAI
Разработчик
- rmtech1
Вам также может понравиться：
Инструменты разработчика
Настольное приложение для управления взаимодействиями между сервером и клиентом с полными функциональными возможностями.
Сервер Model Context Protocol для Eagle, который управляет обменом данными между приложением Eagle и источниками данных.
Чат-клиент, который интегрирует и использует различные инструменты MCP прямо в чат-среде для повышения производительности.
Изображение Docker, размещающее несколько соединений MCP, доступных через единый входной пункт с интеграцией supergateway.
Обеспечивает доступ к балансам счетов YNAB, транзакциям и созданию транзакций через протокол MCP.
Быстрый и масштабируемый сервер MCP для управления операциями торговли в режиме реального времени для нескольких клиентов Zerodha.
Удаленный SSH-клиент, который облегчает безопасный, основанный на прокси-доступ к серверам MCP для удаленного использования инструментов.
Сервер MCP на базе Spring с возможностями ИИ для управления и обработки протоколов коммуникации модов Minecraft.
Минималистичный MCP-клиент с основными функциями чата, поддерживающий несколько моделей и контекстные взаимодействия.
Защищенный MCP сервер, позволяющий агентам ИИ взаимодействовать с приложением Authenticator для получения кодов 2FA и паролей.
Исследования и данные
Реализация сервера, поддерживающая Протокол Контекста Модели, интегрирующая возможности промышленного ИИ CRIC.
Предоставляет данные о движении, качестве воздуха, погоде и прокате велосипедов в городе Валенсия в единой платформе в реальном времени.
Приложение на React, демонстрирующее интеграцию с Supabase через инструменты MCP и Tambo для регистрации компонентов пользовательского интерфейса.
Клиент MCP, интегрирующий API Brave Search для веб-поиска, использующий протокол MCP для эффективной коммуникации.
Сервер протокола, обеспечивающий бесперебойную связь между Umbraco CMS и внешними приложениями.
NOL интегрирует LangChain и Open Router для создания сервера MCP с несколькими клиентами на основе Next.js.
Соединяет LLM с Firebolt Data Warehouse для автономных запросов, доступа к данным и генерации инсайтов.
Клиентская платформа для соединения ИИ-агентов с серверами MCP, позволяющая обнаружение и интеграцию инструментов.
Spring Link упрощает связывание и управление несколькими приложениями Spring Boot эффективно в единой среде.
Клиент с открытым исходным кодом для взаимодействия с несколькими серверами MCP, обеспечивающий бесшовный доступ к инструментам для Claude.
AI-чатбот
Интегрирует API, ИИ и автоматизацию для динамического улучшения функциональности сервера и клиента.
Предоставляет долгосрочную память для LLM, храня и извлекая контекстную информацию через стандарты MCP.
Совершенный сервер анализа клинических данных, поддерживающий прецизионную медицину и онкологические исследования с гибкими опциями поиска.
Платформа, собирающая A2A-агентов, инструменты, серверы и клиенты для эффективной коммуникации и сотрудничества между агентами.
Чат-бот на базе Spring для Cloud Foundry, который интегрируется с AI-сервисами, MCP и memGPT для расширенных возможностей.
AI-агент, управляемый macOS с помощью инструментов уровня ОС, совместим с MCP, упрощая управление системой через ИИ.
PHP-клиентская библиотека, позволяющая взаимодействовать с серверами MCP через SSE, StdIO или внешние процессы.
Платформа для управления и развертывания автономных агентов, инструментов, серверов и клиентов для автоматизации задач.
Обеспечивает взаимодействие с мощными API преобразования текста в речь и генерации видео для создания мультимедийного контента.
Сервер MCP, предоставляющий доступ к API для RedNote (XiaoHongShu, xhs) для бесшовной интеграции.